一种高质量的极低比特率声码器

在数字误音通信中，极低速率话音编码有着广泛的应用前景，是声码器研究中的重要课题。本文提出了一种高质量的极低比持率声码器，这种声码器利用了矢量量化，马尔可夫链等技术，对经过线生预测分析后得到的语音参数进行压缩，计算机模拟结果证明所提出的极低比特率编码系统是成功的，其合成语音达到了较高的自然度和可懂度。     

高质量的4 kb/s散布脉冲CELP语音编码算法

本文提出了一种散布脉冲CELP(DP-CELP)语音编码算法,激励矢量由特殊结构的代数码书与固定形式的散布脉冲的卷积获得,这种激励源有效地改善了重建语音质量,但未增加代数码书搜索的复杂度.非正式的主观听力测试表明,这种4 kb/s DP-CELP语音编码算法的合成语音质量非常接近G.723.1中6.3 kb/s语音编码器.     

低复杂度2400b／s声码器

声码器因其极低的语音压缩编码速率而得到广泛应用。但是声码器自身的内在算法特性使其通常对系统的运算量和存储量要求很高,这就为其在某些场合的应用造成了困难。为了解决以上问题,提出了一种基于正弦激励线性预测（SELP）模型的2．4kb／s低复杂度高质量声码器算法。新提出的声码器在原有SELP声码器算法基础上采取了一系列有针对性的改进措施,在大幅缩减算法时间复杂度和空间复杂度的同时,保证了很高的合成语音质量。     

16kb／s LD—CELP算法的再研究

本文着重讨论采用新的基音提取方法来减少Ｇ．７２８建议的１６ｋｂ／ｓＬＤ－ＣＥＬＰ算法的解码器工作量，以进一步提高这一算法实时处理的可能性，并简要探讨此算法对汉语这种有词语言的影响。     

1.8kb/s的多带线性预测语音编码算法

设计了一种数码率为１．８ｋｂ／ｓ的多带线性预测（ＭＢＬＰ）语音压缩编码算法。该算法采用基于谐振结构的线性预测分析和对激励信号采用多带处理的方法。试验结果表明，本算法提供了相当于码率为２．４ｋｂ／ｓ美国联邦声码器标准ＭＥＬＰ的重建语音质量，具有较高的清晰度和自然度。     

低速率声码器中残差谱的变维矢量量化

基于一个基音周期内语音线性预测残差波形,提出了一种简单而有效的ＬＰＲ谱变维矢量量化（ＶＤＶＱ）方法,即利用具有固定维数的通用码本对ＬＰＲ谱幅度形状进行了矢量量化,通用码本和结构化的ＶＱ相组合减少了存储和计算复杂度,产生了高的量化效率,增强了编码语音的感怀质量计算机仿真结果表明,利用该ＶＤＶＱ技术设计的２．４ｋｂ／ｓ语音编码器产生了高质量合成语音。     

4.2Kb/s码激励线性预测语音编码方案的实时实现

本文表述了一个4.2Kb/s码激励线性预测语音编码方案在单个DSP上的实时实现;提出了一个减少自适应码本搜索复杂性的算法;讨论了A参数转变为LSP参数的求解方法;描述了该编码方案在具有一片TMS320C30的商用开发系统上的实时实现过程。     

一种高质量的4 Kb/s RCELP语音编码算法

给出一种高质量的4Kb／s更新式码激励线性预测(RCELP)语音编码算法。该算法的编码器帧长为20ms,主要特点是使用了从自适应激励信号中分析得到的码本作为固定码本,采用预测式两级分裂矢量量化器量化线谱对(LSP)参数。主观试听表明,该算法的MOS值为3．67,其语音质量与32Kb／s ADPCM基本相当。     

4kbits／s低速率声码器的新发展——PAPSI—CELP语音编码算法

本文介绍了目前４ｋｂ／ｓ低速码音编码的最新进展,着重分析研究了一种称为相位自适应基音同步更新码激励线性预测（ＰＡＰＳＩ－ＣＥＬＰ）的原理和结构,并与Ｇ．７２９、Ｇ．７２３．１等算法进行了性能比较。     

一种基于MELP的高质量的0.6 Kb/s语音编码算法

针对极低速率语音通信的要求,提出了一种基于MELP(Mixed-Excitation Linear Prediction)的0．6Kb／s语音编码算法。把MELP算法中3个连续语音帧组成一个超级帧,充分利用参数的帧间相关性,进行联合量化,从而获得了高质量的合成语音。采用对线谱对频率的两帧联合量化与双向预测矢量量化对基音周期的按清浊音分模式量化,对子带清浊参数量化的统计码本构造,对能量参数采用分离均值矢量量化解码端对能量参数采用了一种效果更好的插值算法等。     

一种改进的MELP语音编码方法

目前2.4kbps的混合激励线性预测（MELP）语音编码方法已经被确定为美国新的联邦语音编码标准。本文提出了一种改进的MELP语音编码方法，利用滤波器相似度和基于LPC系数分类的矢量量化技术，可以把MELP的码率降到1.7kbps以下，仍有较好的合成语音质量。     

一种基于MELP模型600bps声码器的设计

基于增强型混合激励线性预测(MELPe)模型,设计了一款600bps低速率语音编码器。该编码器在保持MELPe算法特征的同时,利用相邻帧的帧间冗余,把连续的三帧构成一个超帧,对超帧采用多模式预测和多级矩阵量化技术进行联合量化。同时针对超帧的不同模式,通过预测系数对相邻超帧的模式转换进行处理,实现线谱对参数(LSF)的矢量量化。最后对基音周期与增益参数进行联合量化,进一步提高量化效率,完成一款在600bps下仍具有较好合成语音质量的语音编码器的设计。     

一种新的2kbit/s波形内插语音编码器

基于传统的波形内插语音编码模型,提出了一种新的2kbit/s语音编码方案。该方案在编码端去除了传统方法中复杂的对齐运算,在译码端用三次B样条插值取代传统的线性插值。慢渐变波形只量化低频分量,而快渐变波形用正交多项式拟合,并采用合成-分析技术对其进行矢量量化。DRT测试结果表明,该2kbit/s语音编码方法能获得高可懂度的重建语音。     

A Novel Low-bit-rate Speech Coding Based on Decomposition of the Pitch-cycle Waveform of the Linear Predictive Residual

ＡＮｏｖｅｌＬｏｗｂｉｔｒａｔｅＳｐｅｃｈＣｏｄｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｉｔｃｈｃｙｃｌｅＷａｖｅｆｏｒｍｏｆｔｈｅＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＲｅｓｉｄｕａｌＢａｏＣｈａｎｇｃｈｕｎ（Ｄｅｐａｒｔｍ...     

一种基于MELP的600b／s极低速率语音编码

为满足无线通信的要求,文中在传统的MELP的基础上,提出了一种速率为600b／s的语音编码算法。该算法利用帧间冗余,把连续的4帧构成一个超级帧进行联合量化。对线谱对采用两帧联合量化、双向线性内插技术,对能量参数采用分离均值矢量量化等技术。仿真实验证明该语音编码算法有较好质量。     

高质量4kb/s FS-ACELP语音编码算法及性能

4kb/s有限状态代数码激励线性预测语音编码算法FS-ACELP是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法.在线性预测(LP)参数量化上,利用了语音帧内和帧间的相关性,对线谱对(LSP)参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率.在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,在保证合成语音质量的同时,有效地降低了运算量.对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量.对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度.经非正式听音测试,4kb/s FS-ACELP的合成语音质量超过了北美8kb/s VSELP,接近G.729 8kb/s CS-ACELP,MOS分约为3.9.